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    從提升普惠金融能力視角看商業銀行數字化轉型

    洪衛 來源:中國電子銀行網 2020-09-11 09:11:19 金融文字節 普惠金融 征文選登
    洪衛     來源:中國電子銀行網     2020-09-11 09:11:19

    核心提示依托數字化技術,以系統性創新為抓手,以平臺化、數字化和普惠化為目標,搭建基于數據和算法的場景生態,打造技術和業務雙螺旋驅動的金融服務體系。

    2020金融文字節——銀行數字化創新主題征文大賽”由中國電子銀行網(微信公眾號:cfca-cebnet)、未央網聯合主辦,和訊網作為戰略合作媒體,清華大學金融科技研究院作為學術支持,以下為參賽者投稿。

    作者:中國銀行保險監督管理委員會(博士后科研工作站)政策研究局 洪衛

    數字化技術在經濟金融活動中的運用催生新的技術-經濟范式,網絡空間、物理空間和社會空間之間相互嵌入、深度融合,線性、單向和無差別的規則設定難以滿足快速迭代、動態演化的數字化環境要求,非線性、多維度和交互式的互動規則開始成為經濟主體的適應性選擇。

    從這個邏輯出發,金融作為經濟的鏡像,中小微企業作為推動經濟社會發展的重要力量,在暢通貨幣政策傳導和強化中小微企業流動性支持的雙重目標下,商業銀行通過數字化轉型提升普惠金融服務能力的路徑選擇可以概括為:依托數字化技術,以系統性創新為抓手,以平臺化、數字化和普惠化為目標,搭建基于數據和算法的場景生態,打造技術和業務雙螺旋驅動的金融服務體系。

    一、技術、市場和政策因素共同推動商業銀行數字化轉型

    (一)技術變革

    科技與金融的深度融合為銀行業效率變革、動力轉換和模式創新帶來一場新的革命,依托互聯網、大數據、云計算、人工智能和區塊鏈等新一代信息技術的傳統銀行線上化、數字化、生態化升級漸成主流,互聯網金融、金融科技平臺等新金融和類金融組織持續涌現。金融科技在銀行業的應用產生技術替代效應,為線下業務向線上遷移提供技術解決方案,降低客戶服務和業務拓展對人工支持和物理網點的依賴程度,同時技術應用具有邊際成本優勢,可以在嚴格成本控制下創造規模和范圍經濟,支撐銀行業的效率變革。

    長期以來,利息差一直是銀行業的主要收入來源,但息差空間不斷收窄。在新技術革命和產業互聯網快速崛起的背景下,秉承“二八定律”經營理念的銀行機構市場份額易被更具戰略、組織、技術柔性和業務彈性的同業競爭者蠶食,銀行機構收入持續增長的關鍵動力轉換為數字化運營能力、智能化風控能力、場景滲透能力和過程性服務能力。銀行業模式創新也是因應金融科技的結果,涉及業務、流程、渠道、營銷、客戶關系和數字化信貸風險管理等各方面,強調系統性優化、整體性迭代和適應性互動,更具平臺組織特點,促使銀行機構實現信用中介、信息中介和市場中介角色的統一。

    (二)市場推動

    金融需求和供給條件變化共同構成銀行數字化轉型的兩大基礎性因素。

    一是客群細分和市場分層要求銀行在產品開發、服務深化和信貸風險管理等方面做出相機性調整。滿足不同客戶、不同市場多樣化、差異化的金融需求,需要銀行機構積極擁抱數字化技術,展開對技術架構、流程、業務、渠道、管理、定價和風險模型的數字化改造,構建數據驅動的價值創造體系。

    二是傳統銀行和新型金融組織的競爭合作,傳統銀行生態和金融科技生態的交叉融合,綜合型銀行和專業性銀行、全國性銀行和地方性銀行、國內銀行和外資銀行、不同性質銀行以及大中小銀行充分競爭的市場格局正在形成,多層次、廣覆蓋和差異化的銀行體系建設加快推進,普惠金融、數字金融和開放銀行、網絡銀行、智能銀行在豐富金融供給、提升金融可獲得性中的作用不斷顯現。

    相比依托數字化技術、具有互聯網基因的金融科技平臺或互聯網金融,傳統銀行機構在需求挖掘、渠道建設、獲客場景、信用評估、產品定價、成本控制和數據資產積累方面,尤其是在支付、消費信貸、小額貸款和普惠金融領域,并不一定完全占據市場有利地位。因此,傳統銀行的數字化轉型是一次必然的生存選擇,更是一次發展跨越,但無論對于新型金融業態,還是傳統銀行數字化轉型,滿足金融監管和合規要求,加強風險管理都是底線要求。

    (三)政策引導

    中小微企業是開展創新創業活動的主要力量,在經濟活動中扮演著重要角色,其可持續健康發展是對供給側結構性改革效果的直接檢驗,也是金融回歸本源,更好服務實體經濟的生動體現,但長期存在的金融供需結構性矛盾以及由此造成的信貸歧視仍是制約中小微企業高質量發展的主要障礙。

    為有效解決中小微企業融資約束,提高中小微企業資金可獲得性,相關機制和一系列支持政策(如貨幣、監管、財稅、政府專項或引導基金等)先后出臺,促進中小微企業發展的營商環境不斷優化。同時,以普惠金融體系和能力建設為目標任務的金融改革也對銀行機構、功能和風險管理提出新的要求,一些中小銀行、地方性銀行和互聯網銀行在服務中小微企業發展中的作用日益突出。

    在大力提升金融服務制造業、民營企業和中小微企業質效,助力實體經濟發展的政策要求下,如何設計符合中小微企業特點的信貸條件、產品和服務,優化經營管理和風險管理體系,打造和諧、有序和共贏的銀企關系成為銀行機構落實政策要求、擴大市場占有率和再造品牌優勢的關鍵抓手。

    二、以數據和算法為核心的銀行數字化進階

    (一)以系統性創新培育數字化運營內生能力

    不同資產規模和資金實力的商業銀行在向數字化轉型的方式選擇上具有差異性,但觀察轉型效果發現培育數字化運營內生能力是規避“水土不服”和突破“路徑依賴”的關鍵,這對商業銀行的系統性變革和創新能力提出了新的要求。系統性創新涉及業務、流程、渠道、組織架構、技術體系、合規和風險管理以及專用性人力資本開發等多個方面,旨在構筑以客戶為中心的數字化經營體系。

    具體來講:要從理念和戰略層面謀求數字化轉型機遇和挑戰共識,制定數字化轉型戰略,明確路線圖、時間表和方法論。要從組織架構、業務流程和權限設置層面強化協同力及執行效率,降低重復性建設和資源耗散。要著力構建依托屬性、行為、關系、信用等多維度數據的產品開發和業務創新體系,兼顧規模經濟和范圍效應,擴大差異化金融服務在品牌塑造和利潤增長中的貢獻。

    要建立線上線下高度耦合的渠道網絡,拓展客戶觸達的場景,提升客戶服務的智能化,并通過開放社區參與機制的設計將渠道網絡打造成為信息反饋和挖掘潛在市場需求的重要通道。要從柔性化角度搭建支撐數字化運營的前、中、后臺技術體系,以分布式架構保障數字化運營的穩健性、以模塊化設計保障運營功能的彈性拓展、以開放式端口保障終端服務的綜合多樣化。要將風險識別、預警和處置貫穿于數字化運營的全鏈條、全過程,既要合理設定鼓勵數字化創新的考核機制和激勵免責條件,又要對數字化產品和業務風險開展審慎專業評估,還要充分保障金融消費者的數據權益。

    (二)以平臺化組織設計搭建協同互聯的價值網絡

    產業數字化和數字產業化是數字經濟的兩種表現形態,兩種形態折射出數字化技術的工具和價值屬性,其工具屬性強調價值轉換活動過程中效率的不斷提升,價值屬性強調在新的要素組合、交互方式和價值流轉機制下,網絡效益替代個體收益成為判斷市場行為和經濟活動是否有效、可持續性的基本標準。傳統的偏重于利用線性化科層式組織設計對資源進行整合、再配置和采取的內部創新行為難以適應數字技術應用情境下的復雜市場環境以及充滿不確定的潛在發展機遇,而具有開放性、跨時空、跨組織協同和網絡效應的平臺化組織設計為銀行機構數字化轉型提供了一條可行方案,這在商業實踐中也得到了一定的驗證。

    依托新一代信息通信技術建構起來的平臺組織能夠發揮資源配置作用,是介于市場和企業之間的一種新資源配置方式,銀行機構平臺化建設的主導邏輯在于搭建具有高度互補關系的生態網絡,并保持在關系鏈接中的控制性地位,為網絡生態中各參與主體有序互動和分工體系有效運轉制定規則、程序和管理制度,進而推動異質性資源加速集聚以增強平臺的黏著性,這能夠為銀行機構嵌入金融服務場景、擴大觸達客群和建立競爭壁壘提供有力保障。銀行機構在保證風險可控的條件下,可借鑒開放銀行理念,提供技術接口與專業機構(如金融科技、法律、征信、評級、財富管理和政府機構等)建立數據連接,豐富平臺生態“種群”,借助第三方力量推動技術升級、改善客戶體驗。需要注意的是,平臺組織的開放性客觀上增加了銀行機構的風險暴露,因此,銀行機構在維持強大產品開發能力的同時,更要建立完善開放平臺情境下的綜合風險管理體系。

    (三)以數據和算法提升普惠金融服務水平

    普惠金融的目標任務落腳在提升金融服務的覆蓋面、滲透力和精準度,實現金融資源有效供給和高效匹配,為實體經濟尤其是中小微企業全生命周期發展賦能。商業銀行開拓普惠金融業務,要妥善處理四類關系,即數據運用和數據安全的關系、客群規模和成本控制的關系、資信水平和風險定價的關系以及業務多樣化和客戶體驗的關系。數據和算法的開發應用能力直接決定著商業銀行數字化轉型的成敗和處理四類關系的效果。

    一是數據歸集是數據運用的前提,通過對結構化、半結構化和非結構化數據或者對資金賬戶、交易、財務和行為數據的歸集和運用,商業銀行完成數字化產品、服務的設計、開發和市場推廣以及數字化運營體系的建設,但支撐完整刻畫目標客戶的多維度數據并不由商業銀行全部掌握,還需要從外部數據平臺獲取,因此要對數據授權、標準、流轉程序、使用范圍、付費條件和責任追溯等進行設定,以保證數據安全和相關權益。

    二是普惠金融服務對象數量多、數據分散、區域空間跨度大且資金需求“量小、頻率高、周期短、隨機性大”等特點給傳統銀行機構的成本控制造成較大壓力,而由數據和算法驅動的商業銀行數字化生態可以推動線上、線下業務和渠道的融合,減少金融服務過程中的物理和人力資源投入,另外線上線下數據間的融合也為利用算法模型進行交叉驗證和優化產品、服務方案提供有益支持,從而實現擴規模和降成本雙重目標。

    三是風險管理是商業銀行的生命線,根據不同客戶的資信水平完成風險定價、制定風控策略是風險管理的核心。全面客觀評價客戶資信水平的要件是建立可擴展和高度關聯的數據集合,精準有效的風險定價依靠快速迭代、持續優化的算法模型,而數據集合和算法模型并不是割裂的,只有保障數據維度、規模的不斷更新和關聯性數據的不斷輸入才能更好地提高算法模型的智能化水平和決策參考價值。

    四是商業銀行在數字化轉型過程中,要嵌入到不同的應用場景,通過對相關數據的收集、整理和分析,識別不同場景的金融服務訴求和潛在客戶需求,利用算法模型完成客群劃分及相應的產品設計或對各類業務(如現金管理、財富管理、貸款、財務咨詢、資本運作等)進行整合,依托服務平臺(如APP、手機銀行等)等數字化渠道完成市場推送,并通過自動采集使用信息和開放社群意見領袖的主動反饋,對產品、服務進行調整和優化,對算法模型進行改進和迭代,既滿足金融客戶的多樣化需求、又創造“保姆式”的客戶體驗。

    三、銀行數字化商業可持續面臨的三大問題

    數據安全和數字資產積累、算法迭代和綜合風險管理、技術集成和業務合規創新共同構成商業銀行數字化轉型要關注的關鍵問題。

    在數據安全和數字資產積累方面,數據作為關鍵生產要素的屬性已經成為廣泛共識,數據資產更是商業銀行參與市場競爭的根本。在數字化轉型過程中,商業銀行不僅要注重數據湖的建設,更要通過對多場景、多維度數據的收集、清洗、篩選和分析,挖掘客戶潛在需求和新的業務增長點,開發設計具有嵌入性、針對性和規模收益的金融產品和服務,進一步提升客戶粘性,實現數據資產的循環累積。

    在數字化商業場景下,對數據的爭奪等同于競爭力“賽跑”,加之市場客戶數據安全意識的覺醒,商業銀行在收集和利用數據提供服務時,要注重對數據權屬的界定和免責條款的設定,并對數據權限進行嚴格管控,強化數據倫理教育。

    在算法迭代和綜合風險管理方面,算法模型是數字銀行開展產品差異化定價、客戶風險評價和壓力測試的基礎工具,與數據要素相互支撐,是不斷迭代變化的,其通過智能化運算呈現的結果是對有限抽象條件的最優化反饋,當約束條件發生變化時,算法模型也要做出相應調整。如在風險管理環節中,適用大型企業的算法模型顯然不適合對中小微企業的風險水平進行評價,因此在算法模型設定中,要綜合考慮適用對象的實際情況,防止出現“算法歧視”。

    在技術集成和業務合規創新方面,驅動商業銀行數字化轉型的技術并不是單一技術,而是自成一體的技術群落,各項技術之間并不是簡單的疊加組合,而是要根據場景和業務的特點實現有機融合,即前中后臺系統集成、功能模塊柔性開發和技術接口開放兼容。

    技術集成加速業務融合、渠道拓展、場景滲透和服務效率提升,同時為新產品、新服務、新業務和新商業模式的涌現提供諸多可能。當監管法律和制度尚不健全時,出現監管真空,易引發無序競爭、野蠻生長和監管套利現象,當然業務創新并不是“洪水猛獸”,一方面要創新監管理念,保持對符合市場需求金融創新的包容審慎態度,及時出臺或調整監管政策,創造規范發展的條件,一方面要加強商業銀行自律建設,督促商業銀行完善合規經營制度和內控機制。

    本文僅代表作者個人觀點,不代表所在單位意見。

    責任編輯:王超

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